数据清洗
-
Python中基于文本匹配JSON数据并提取关联URL信息
本教程详细介绍了如何使用Python处理JSON和文本文件，通过正则表达式从文本中提取特定模式的设备名称，并以此名称作为键，在JSON结构化数据中查找匹配项，最终提取并展示关联的URL信息。文章涵盖了文件读写、JSON解析、正则表达式应用及数据遍历等核心技术，旨在提供一个高效、实用的数据整合解决方案…
-
Python实现文本文件内容按N行分组处理
本教程详细介绍了如何使用Python将文本文件的内容按指定行数（例如三行）进行高效分组。通过文件读取、循环迭代和列表切片等核心技术，实现将连续的文本行组织成独立的列表组，并妥善处理末尾不足指定行数的剩余部分，为后续数据处理提供清晰、可访问的结构化数据。 在处理文本文件时，我们经常需要将文件内容按照固…
-
使用 Pandas 和正则表达式拆分包含分隔符和全大写值的列
本文档介绍了如何使用 Pandas 和正则表达式高效地将 DataFrame 中的一列按照特定分隔符（’ – ‘）和全大写字母组合进行拆分。我们将探讨两种主要方法：一种是使用 Pandas 内置的字符串操作 .str.extract()，另一种是结合使用 re 模…
-
Pandas数据处理：基于特定模式（最后一个大写字符串前缀分隔符）拆分列
本文详细介绍了如何在Pandas DataFrame中，根据一个特定条件（即最后一个紧跟全大写字符串的分隔符-）将一列拆分为两列。通过运用pandas.Series.str.extract方法结合精确设计的正则表达式，我们能够准确地识别并捕获分隔符前后的内容，从而实现复杂的条件拆分，有效解决传统sp…
-
Pandas列拆分技巧：按特定分隔符和大小写规则提取数据
本文详细介绍了如何在Pandas DataFrame中高效地拆分字符串列，特别是当拆分条件涉及特定分隔符（如” – “）且分隔符后紧跟全大写字符时。通过使用正则表达式与Pandas的str.extract方法，我们能以矢量化方式精确地将一列数据拆分为两列，从而避免…
-
Pandas DataFrame列字符串条件前缀添加教程
本文旨在详细讲解如何在Pandas DataFrame的字符串列中，根据特定条件（例如，字符串的首个单词不为指定值）有选择性地添加前缀。我们将探讨使用正则表达式进行高效且精确的条件替换方法，避免常见误区，并提供实用的代码示例和注意事项，帮助读者掌握在数据清洗和预处理中处理此类字符串操作的技巧。 引言…
-
Pandas高效合并包含重复值与多列结构的时间序列数据
本教程详细介绍了如何使用Pandas高效处理并合并包含重复值和多列结构的时间序列数据。通过迭代提取每对日期-值序列、去除内部重复项，并统一索引后进行横向合并，最终生成一个以日期为统一索引，各序列值为独立列的规整数据集，有效解决了数据清洗和整合的复杂性。 问题描述与数据结构 在数据分析实践中，我们常会…
-
Pandas DataFrame日期字符串处理：精确截取至年份并标准化日期格式
本文旨在提供使用Pandas库处理DataFrame中日期字符串的专业教程。针对日期列中包含多余信息的情况，我们将详细介绍如何利用正则表达式结合str.replace和str.extract方法，高效地清理和标准化日期字符串，确保仅保留至年份的完整日期信息。教程将包含详细的代码示例和正则表达式解析，…
-
Pandas数据清洗：从日期字符串中移除年份后的多余信息
在数据分析和处理过程中，我们经常会遇到日期时间字符串格式不规范的问题。例如，一个日期字段可能包含日期以外的额外信息，如时间戳、备注或括号内的描述。当需要标准化这些日期字符串，仅保留到年份为止的部分时，Pandas结合正则表达式提供了强大而灵活的解决方案。本教程将深入探讨如何在Pandas DataF…
-
利用NumPy处理3D数组中包含NaN值的列均值计算与填充
本教程旨在解决如何在3D NumPy数组中，为每个2D子数组计算其列的均值（忽略NaN值），并使用这些计算出的均值来填充原始数组中的NaN值。文章将详细介绍如何利用np.nanmean函数进行NaN-aware的均值计算，并通过np.newaxis进行数组维度扩展以实现正确的广播操作，最终完成数据的…
